LeetCode 735: Asteroid Collision - スタックで衝突判定を美しく解く

Tue, 13 Jan 2026 19:30:00 +0900

問題概要

整数で表される小惑星の配列 asteroids が与えられる。各小惑星について：

絶対値：大きさ
符号：方向（正=右、負=左）
全て同じ速度で移動

衝突ルール：

小さい方が爆発
同じ大きさなら両方爆発
同じ方向に移動する小惑星は衝突しない

全ての衝突後の状態を返せ。

失敗した実装

from collections import deque

class Solution:
    def asteroidCollision(self, asteroids: List[int]) -> List[int]:
        stack = []
        for aster in asteroids:
            if len(stack) <= 0 or (aster <= 0) == (stack[-1] <= 0):
                stack.append(aster)
            else:
                while len(stack) > 0 and (aster <= 0) != (stack[-1] <= 0) and abs(aster) > abs(stack[-1]):
                    stack.pop()
                if len(stack) <= 0 or (stack[-1] <= 0) == (aster <= 0):
                    stack.append(aster)
                elif abs(aster) == abs(stack[-1]):
                    stack.pop()
        return stack

問題点

同じ条件判定 if len(stack) <= 0 or (stack[-1] <= 0) == (aster <= 0) が2箇所に重複
制御フローが複雑で読みにくい
(aster <= 0) != (stack[-1] <= 0) は「符号が異なる」を検出するが、衝突しないケースも含む

最適解

class Solution:
    def asteroidCollision(self, asteroids: List[int]) -> List[int]:
        stack = []
        
        for asteroid in asteroids:
            while stack and asteroid < 0 < stack[-1]:
                # 右向き vs 左向きの衝突が発生
                if abs(stack[-1]) < abs(asteroid):
                    # 右向きが小さい → 爆発して次の右向きとも衝突判定
                    stack.pop()
                    continue
                elif abs(stack[-1]) == abs(asteroid):
                    # 同じ大きさ → 両方爆発
                    stack.pop()
                break
            else:
                # 衝突しなかった or 左向きが勝った
                stack.append(asteroid)
        
        return stack

わかったこと

1. ループ条件の本質

asteroid < 0 < stack[-1]

これは (asteroid < 0) and (0 < stack[-1]) と同じ。つまり：

DFS/BFSの本質：深さと幅を支配するデータ構造の選択

Fri, 09 Jan 2026 06:30:00 +0900

DFS, BFSがわかりづらかったので、いくつかの記事を見て個人的に感じた疑問や「こういうコード例が欲しい」という要望を踏まえて生成AIに生成してもらった。

生成された内容を検証し、コードを実際に動かして確認したところ、自分の理解が深まる良い記事になったので、このまま公開することにした。

はじめに

LeetCodeでMedium問題を解いていると、必ず遭遇するのがDFS（深さ優先探索）とBFS（幅優先探索）だ。

「Dは深さ、Bは幅」というのは知っている。でも、なぜスタックとキューを使い分けるのか？その本質を理解している人は意外と少ない。

今回は、入れ子リストの例を使って、DFS/BFSの動作原理とデータ構造の関係を視覚的に解説する。

問題設定：入れ子リストをフラット化する

以下のような入れ子構造のリストがあるとする。

data = [1, [4, 5, [6, 7, 8], 2], 3]

これをフラットな配列にしたい。このとき、「どの順番で要素を取り出すか」がDFS/BFSの違いだ。

ツリー構造として可視化する

入れ子リストは、実はツリー構造として表現できる。

この木をどう巡回するかで、DFSとBFSが決まる。

DFS（深さ優先探索）：とにかく深く潜る

動作イメージ

「見つけた枝があれば、まずそこを最後まで探索する」

訪問順序：

1 → [中に入る] → 4 → 5 → [さらに中] → 6 → 7 → 8 
→ [戻る] → 2 → [戻る] → 3

結果：[1, 4, 5, 6, 7, 8, 2, 3]

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